 
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 创建一些文本数据
text_data = ['I love cats', 'I hate spiders', 'The cat is on the table']

# 创建TF-IDF向量化器对象
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 将文本数据转换为TF-IDF向量
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(text_data)

# 创建一个新的文本
query = ['I love dogs']

# 使用已经训练的向量化器将新的文本转换为TF-IDF向量
query_tfidf = vectorizer.transform(query)

# 计算新的文本与原始文本的余弦相似度
cosine_similarities = cosine_similarity(query_tfidf, tfidf_matrix).flatten()

# 根据相似度进行排序
related_docs_indices = cosine_similarities.argsort()[::-1]

# 输出排序后的文本索引
print(related_docs_indices)

# 输出排序后的相似度
print(cosine_similarities[related_docs_indices])
 